5 funciones de lógica para llevar tus encuestas a otro nivel

¿Quieres conocer la verdad sobre la lógica de las encuestas? 

Agregar funciones de lógica al diseño de tu encuesta te permite tener un mayor control sobre el comportamiento y la experiencia que tienen los encuestados. Esto no solo hace que el flujo de la encuesta sea más fluido y personalizado, sino que también prepara el terreno para obtener datos de mejor calidad. Porque cuanto más puedas aumentar la relevancia y la fluidez de tus encuestas, más probable será que los encuestados respondan todas las preguntas y te proporcionen las percepciones que necesitas. 

Tanto si la lógica de encuestas es algo nuevo para ti o si simplemente quieres repasar el concepto, destacaremos cinco funciones de lógica populares que se incluyen en nuestros planes de pago. Sigue leyendo para descubrir por qué son tan poderosas y cómo puedes usarlas para ajustar tus encuestas. 

Imagina que estás en una fiesta y alguien te pregunta a qué te dedicas. Le respondes que no estás trabajando en ese momento, pero de inmediato empieza a hacerte un montón de preguntas que solo se aplican a alguien que trabaja a tiempo completo. Es probable que sientas que te está ignorando e incluso que te moleste. Además, querrás abandonar la conversación lo antes posible.

Si no están bien diseñadas, las encuestas pueden provocar los mismos sentimientos negativos y que las personas quieran abandonarlas rápidamente. Cuando los encuestados se topan con preguntas irrelevantes (especialmente después de que ya aclararon quiénes son o cómo se sienten) a menudo abandonan la encuesta. Incluso si siguen respondiéndola, probablemente no obtendrás percepciones útiles porque esos encuestados no estarán comprometidos ni recibirán la información adecuada.

Con la lógica de exclusión de preguntas, puedes hacer que los encuestados avancen a una página o a una pregunta específica en otra página en función de su respuesta a una pregunta cerrada. Por ejemplo, digamos que en un estudio sobre la experiencia de los empleados en diversos sectores se hace una pregunta similar a la que le hicieron a nuestro desorientado invitado que se mencionó anteriormente. Con la lógica de exclusión de preguntas, la encuesta podría hacer que los encuestados que actualmente trabajan a tiempo completo pasen a las preguntas de seguimiento para obtener información sobre su experiencia actual. Para los encuestados que actualmente no tienen trabajo, la lógica de exclusión podría llevarlos a preguntas relacionadas con sus experiencias laborales anteriores o a preguntas más generales sobre la experiencia de los empleados. 

Existen pruebas de que la lógica de exclusión mejora las respuestas de las encuestas, y esto se aplica tanto a la lógica de exclusión de preguntas como a la lógica de exclusión de páginas. Esto es porque estás creando rutas de encuestas personalizadas para que cada uno de los encuestados solo vea las preguntas relevantes para su caso. Es probable que algunos encuestados necesiten un atajo que los dirija al final de la encuesta. Otros tomarán una ruta más larga (pero igualmente enriquecedora). De cualquier manera, te asegurarás de que el flujo de cada encuesta tenga sentido y haga rendir al máximo el tiempo de los encuestados. 

¿Quieres obtener más información sobre la lógica de exclusión de preguntas? Mira este video.

¿Ya conoces las rutas de encuesta personalizadas que crea la lógica de exclusión de preguntas? Bueno, la lógica de ramificación avanzada te ayuda a personalizarlas aún más.

Mientras que las rutas que creas con la lógica de exclusión de preguntas dependen únicamente de las respuestas a una pregunta cerrada, con la lógica de ramificación avanzada puedes crear rutas personalizadas al aplicar lógica basada en diversas condiciones. Estas condiciones pueden incluir las respuestas de los encuestados, así como los datos personalizados de contacto y las variables personalizadas.

Supongamos, por ejemplo, que el propietario de un salón de belleza crea una encuesta en la que pregunta si los encuestados son clientes habituales, si vienen de vez en cuando o si son clientes nuevos. Con la lógica de ramificación avanzada, el propietario podría mostrar u ocultar diferentes páginas de su encuesta en función de esas respuestas. Entonces, los clientes nuevos serían enviados a páginas diferentes de los clientes habituales, ya que estos últimos verían preguntas dirigidas a las personas que suelen frecuentar el lugar. 

Si el propietario quisiera saber si la experiencia de los clientes mejoró después de implementar un nuevo sistema de reservaciones, podría descalificar a los encuestados que respondan de determinada manera una serie de preguntas. O también podría dejar de lado las direcciones de correo electrónico de los clientes nuevos para que se salten preguntas sobre las diferencias entre el sistema nuevo y el anterior.

Es posible que la lógica de ramificación avanzada requiera un poco de planificación y es mejor aplicarla después de haber terminado de diseñar la encuesta. Sin embargo, puede hacer maravillas con tus datos y con la experiencia de los encuestados.

¿Quieres saber más acerca de la lógica de ramificación avanzada? Mira este video.

Hemos hablado mucho sobre la importancia que tiene el mostrar únicamente las preguntas relevantes para tus encuestados.La lógica de descalificación es una excelente, e indispensable, base para hacer esto porque ayuda a descartar a cualquier persona que no sea parte de tu público objetivo.

Con la lógica de descalificación, puedes establecer una pregunta para descalificar a los encuestados que elijan una opción de respuesta determinada. De esa forma, no tendrás que examinar resultados que incluyan respuestas de personas que no cumplieron tus criterios de focalización o no aceptaron tus términos y condiciones. (Nota: Si compras respuestas mediante SurveyMonkey Audience, la lógica de descalificación funcionará un poco diferente).

Considera que la lógica de descalificación es una forma específica de usar la lógica de exclusión de preguntas: en lugar de enviar a los encuestados a otra pregunta o página en función de su respuesta, los enviarás al final de la encuesta. Por ejemplo, supongamos que eres especialista en marketing de productos en una empresa de artículos para mascotas y deseas enviar una encuesta a los dueños de perros. Puedes agregar una pregunta de tipo “Sí/No” al comienzo de la encuesta para saber si los encuestados actualmente tienen un perro y agregar la lógica de exclusión de preguntas para enviar a los encuestados que respondan “No” a una página de descalificación. (No querrás pasar por alto a algunos amantes de los perros y que simplemente no tienen un perro en este momento. En ese caso, siempre puedes optar por enviar a los encuestados que respondan “No” a una página diferente en la que se les pregunte si alguna vez han tenido un perro).

Puedes enviar a los encuestados descalificados a la página final de la encuesta que configuraste, mostrarles un mensaje de descalificación personalizado o enviarlos a la URL de tu elección. Las últimas dos son buenas opciones para agregar un toque personalizado y permitir que los encuestados conozcan tu empresa, tus productos o servicios.

¿Quieres obtener más información sobre la lógica de descalificación? Consulta las instrucciones y los consejos de expertos.

Las variables personalizadas son parámetros que puedes agregar al final de la URL del recopilador de enlace web que transfieren datos clave a los resultados de tu encuesta. Es como una pregunta oculta que te ayudará más adelante al momento de segmentar, filtrar y analizar los resultados. 

Las variables personalizadas son útiles porque son muy flexibles. Son excelentes para el seguimiento de campañas y el análisis web, y pueden ayudar a aprovechar al máximo los datos de tu sistema de administración de la relación con los clientes (CRM, por sus siglas en inglés). Por ejemplo, una empresa que quiere mejorar los resultados de las encuestas posteriores a la compra podría crear variables personalizadas para el identificador del producto y la fecha de compra. Al analizar los resultados, la empresa podría filtrar esas variables y obtener más información sobre experiencias de compra específicas. Con esas variables establecidas, la empresa también podría usar la misma encuesta a lo largo del tiempo para recopilar datos únicos sobre cómo está mejorando (o no) su experiencia de compra.  

Las variables personalizadas también pueden evitar que los encuestados tengan que completar información que ya tienes y simplificar el análisis. Supongamos que un equipo operativo de ocho empleados recientemente atendió un problema del sitio web que afectó a tus clientes y ahora quieres enviar una breve encuesta a ese equipo. Podrías crear variables personalizadas en función de información como el nombre, el departamento y el puesto de los empleados. 

Esto evitará que los encuestados tengan que completar esa información. Asimismo, en términos del análisis, tendrás la opción de descargar una exportación de datos XLS o SPSS de todos los datos de las respuestas para ver las variables personalizadas asociadas a cada respuesta. Los resultados de esta encuesta de una pregunta se verán así en la hoja de cálculo:

¿Quieres obtener más información sobre las variables personalizadas? Consulta las instrucciones y los consejos de expertos.

¿Quieres mejorar tus preguntas de seguimiento? La transferencia de respuestas ayuda a que tu encuesta “recuerde” las respuestas a preguntas anteriores para que puedas hacer preguntas de seguimiento que sean relevantes para esas respuestas. 

Por ejemplo, digamos que una empresa de transporte compartido está realizando una encuesta de investigación de mercado. Preguntar reiteradamente acerca de las empresas de transporte compartido sobre las que los encuestados nunca han oído hablar no favorecerá en nada a tu encuesta (ni a tus datos). En lugar de eso, puedes preguntar con qué empresas de transporte compartido están familiarizados (usando una pregunta de opción múltiple que permita seleccionar varias respuestas) y luego usar la transferencia de respuestas para hacer preguntas más específicas únicamente sobre las empresas que seleccionaron. Esto aumentará tus probabilidades de obtener las percepciones que necesitas sobre las preferencias de transporte compartido de los encuestados, así como su opinión sobre tu competencia.

Ya sea que uses la transferencia de respuestas para filtrar las opciones de respuesta que los encuestados no seleccionaron o que sí seleccionaron, esta función de lógica te permite pasar de preguntas más generales a preguntas específicas que son más útiles para tu investigación y que les muestran a los encuestados que estás poniendo atención a sus respuestas.

¿Quieres saber más acerca de la transferencia de respuestas? Consulta las instrucciones y los consejos de expertos.

Como lo demuestran estas funciones, la lógica es una excelente manera de mejorar el diseño de tu encuesta, crear experiencias de encuesta más inclusivas y obtener datos más detallados. Pruébalas en tu próximo proyecto de encuesta y observa la diferencia en los resultados.